Função Pandas concat
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Sintaxe
pandas.concat() -
Exemplo: concatene 2 séries de pandas ao longo do eixo da linha usando o método
pandas.concat() -
Exemplo: concatene 2 objetos da série Pandas ao longo do eixo da coluna usando o método
pandas.concat() -
Exemplo: concatene 2 objetos Pandas DataFrame usando o método
pandas.concat() -
Exemplo: concatenar DataFrame com um objeto Series usando o método
pandas.concat()
O método pandas.concat() concatena objetos Pandas DataFrame ou Series.
Sintaxe pandas.concat()
pandas.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
sort=False,
copy=True,
)
Parâmetros
objs |
seqüência ou mapeamento de objetos Pandas Series ou DataFrame a serem concatenados. |
join |
Método de junção (inner ou outer) |
axis |
concat ao longo da linha (axis=0) ou coluna (axis=1) |
ignore_index |
Boleano. Se True, os índices dos DataFrames originais são ignorados. |
keys |
sequência para adicionar um identificador aos índices de resultados |
levels |
níveis a serem usados para criar um MultiIndex |
names |
nomes para níveis em MultiIndex |
verify_integrity |
Boleano. Se for True, verifique se há duplicatas |
sort |
Boleano. Classifica o eixo de não concatenação se ainda não estiver alinhado quando join for outer. |
copy |
Boleano. Se False, evite a cópia desnecessária de dados |
Retornar
Ele retorna um objeto Series se todos os objetos Series são concatenados ao longo do axis=0. Ele retorna um objeto DataFrame se qualquer objeto a ser concatenado for um DataFrame ou os objetos Series forem concatenados ao longo do axis=1.
Exemplo: concatene 2 séries de pandas ao longo do eixo da linha usando o método pandas.concat()
import pandas as pd
ser_1 = pd.Series([20, 45, 36, 45])
print("Series-1:")
print(ser_1, "\n")
ser_2 = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series-2:")
print(ser_2, "\n")
concatenated_ser = pd.concat([ser_1, ser_2])
print("Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:")
print(concatenated_ser)
Resultado:
Series-1:
0 20
1 45
2 36
3 45
dtype: int64
Series-2:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:
0 20
1 45
2 36
3 45
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Ele concatena os objetos Series ser_1 e ser_2 ao longo do axis=0 ou linha. As linhas de um dos objetos Series são empilhadas umas sobre as outras. O objeto concatenado obterá valores de índice dos objetos pais por padrão. Podemos definir ignore_index=True para atribuir novos valores de índice ao objeto concatenado.
import pandas as pd
ser_1 = pd.Series([20, 45, 36, 45])
print("Series-1:")
print(ser_1, "\n")
ser_2 = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series-2:")
print(ser_2, "\n")
concatenated_ser = pd.concat([ser_1, ser_2], ignore_index=True)
print("Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:")
print(concatenated_ser)
Resultado:
Series-1:
0 20
1 45
2 36
3 45
dtype: int64
Series-2:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:
0 20
1 45
2 36
3 45
4 48
5 46
6 34
7 38
dtype: int64
Ele concatena os objetos Series e atribui novos valores de índice ao objeto Series concatenado.
Exemplo: concatene 2 objetos da série Pandas ao longo do eixo da coluna usando o método pandas.concat()
Definimos axis=1 no método pandas.concat() para concatenar objetos Series horizontalmente ou ao longo do eixo da coluna.
import pandas as pd
ser_1 = pd.Series([20, 45, 36, 45])
print("Series-1:")
print(ser_1, "\n")
ser_2 = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series-2:")
print(ser_2, "\n")
concatenated_ser = pd.concat([ser_1, ser_2], axis=1)
print("Result after Horizontal Concatenation of ser_1 and ser_2:")
print(concatenated_ser)
Resultado:
Series-1:
0 20
1 45
2 36
3 45
dtype: int64
Series-2:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Result after Horizontal Concatenation of ser_1 and ser_2:
0 1
0 20 48
1 45 46
2 36 34
3 45 38
Empilha horizontalmente os objetos Series ser_1 e ser_2.
Exemplo: concatene 2 objetos Pandas DataFrame usando o método pandas.concat()
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame({"Col-1": [1, 2, 3, 4], "Col-2": [5, 6, 7, 8]})
print("DataFrame-1:")
print(df_1, "\n")
df_2 = pd.DataFrame({"Col-1": [10, 20, 30, 40], "Col-2": [50, 60, 70, 80]})
print("DataFrame-2:")
print(df_2, "\n")
concatenated_df = pd.concat([df_1, df_2], ignore_index=True)
print("Result after Horizontal Concatenation of df_1 and df_2:")
print(concatenated_df)
Resultado:
DataFrame-1:
Col-1 Col-2
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
DataFrame-2:
Col-1 Col-2
0 10 50
1 20 60
2 30 70
3 40 80
Result after Horizontal Concatenation of df_1 and df_2:
Col-1 Col-2
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
4 10 50
5 20 60
6 30 70
7 40 80
Ele concatena os objetos DataFrame df_1 e df_2. Definindo ignore_index=True, atribuímos novos índices ao DataFrame concatenado.
Exemplo: concatenar DataFrame com um objeto Series usando o método pandas.concat()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Col-1": [1, 2, 3, 4], "Col-2": [5, 6, 7, 8]})
print("DataFrame Object:")
print(df, "\n")
ser = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series Object:")
print(ser, "\n")
ser_df = pd.concat([df, ser], axis=1)
print("Concatenation of ser and df:")
print(ser_df)
Resultado:
DataFrame Object:
Col-1 Col-2
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
Series Object:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Concatenation of ser and df:
Col-1 Col-2 0
0 1 5 48
1 2 6 46
2 3 7 34
3 4 8 38
Ele concatena o objeto DataFrame df e o objeto Series ser juntos. A concatenação é feita em colunas, pois definimos axis=1 no método pandas.concat().
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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